本作业使用神经网络 neural networks 识别手写的阿拉伯数字 关于使用逻辑回归实现多分类问题：识别手写的阿拉伯数字 ，请参考：http: www.cnblogs.com hapjin p .html 由于逻辑回归是线性分类 它的假设函数是一个线性函数，就是划一条直线，把数据分成了两类。可参考这篇文章中的： 使用逻辑回归来实现多分类问题 one vs all 部分 的图片 对于一些复杂的 ...
2016-11-21 19:48 3 3806 推荐指数：
在这篇文章中，会实现一个BP(backpropagation)算法，并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel ...
课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4，Week 5，实现反向传播 backpropagation神经网络算法， 对图片中手写数字 0-9 进行识别。 数据集 ...
最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络，BP的推导到处都是，但是一动手才知道，会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的实现网上有一些代码，可惜或多或少都有各种问题，在下手写了一份，连带着一些关于性能的分析也写在下面，希望对大家有所帮助。 加一些简单的说明 ...
看了几天的BP神经网络，总算是对它有一点点的理解了。今天就用python搭建了一个模型来实现手写数字的识别。 一、BP神经网络简介 BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的一种神经网络。BP神经网络算法的基本思想是学习过程 ...
原文链接：https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ ...
作业说明 Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。 （1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练 ...
罗马数字转阿拉伯数字 罗马数字时位置记数法吗？ 根据《计算机科学概论》可以知道，位置记数法的概念为： 位置记数法（positional notation)：一种表达数字的系统，数位按顺序排列，每个数位有一个位值，数字的值是每个数位和位值的乘积之和。 又根据罗马数字转换阿拉伯数字 ...
罗马数字与阿拉伯数字对应关系如下： 且“II”表示2，“III”表示3，“IV”表示4，“VI表示6”，“VII”表示7，“VIII”表示8，“IX”表示9，其余的类似。 阿拉伯数转换成罗马数字 罗马数字转换为阿拉伯数字： ...
